gcloud ツールを使用して感情分析を行う
このページでは、Google Cloud SDK を使って Cloud Natural Language API の使用を開始する方法を説明します。
このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。
始める前に
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ログイン Google アカウントにログインします。
Google アカウントをまだお持ちでない場合は、 新しいアカウントを登録します。
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Google Cloud CLI をインストールします。
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外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。
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gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:
gcloud init -
プロジェクトを Google Cloud 作成または選択します。
プロジェクトを選択または作成するために必要なロール
- プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
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プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール
(
roles/resourcemanager.projectCreator)が必要です。これにはresourcemanager.projects.create権限が含まれています。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
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プロジェクトを作成する Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
PROJECT_IDは、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。 -
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
gcloud config set project PROJECT_ID
PROJECT_IDは、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
Cloud Natural Language API を有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール(
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)が必要です。serviceusage.services.enable詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。gcloud services enable language.googleapis.com
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Google Cloud CLI をインストールします。
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外部 ID プロバイダ(IdP)を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。
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gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:
gcloud init -
プロジェクトを Google Cloud 作成または選択します。
プロジェクトを選択または作成するために必要なロール
- プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
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プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール
(
roles/resourcemanager.projectCreator)が必要です。これにはresourcemanager.projects.create権限が含まれています。詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。
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プロジェクトを作成する Google Cloud :
gcloud projects create PROJECT_ID
PROJECT_IDは、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。 -
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
gcloud config set project PROJECT_ID
PROJECT_IDは、 Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
Cloud Natural Language API を有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、 権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール(
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)が必要です。serviceusage.services.enable詳しくは、ロールを付与する方法をご覧ください。gcloud services enable language.googleapis.com
エンティティ分析リクエストを行う
gcloud
gcloud コマンドライン ツールを使用して analyze-entities コマンドを呼び出し、--content フラグを使用して分析対象のテキストを指定します。
gcloud ml language analyze-entities --content="Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for 'The Calling of Saint Matthew'."
コマンドライン
curl を使用して documents:analyzeEntities メソッドに対して POST リクエストを行います。このとき、次の例のように適切なリクエスト本文を指定します。
この例では、gcloud auth application-default print-access-token コマンドを使用して、プロジェクトのセットアップで作成したサービス アカウントのアクセス トークンを取得します。
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ "https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeEntities" \ --data "{ 'document':{ 'type':'PLAIN_TEXT', 'content':'Michelangelo Caravaggio, Italian painter, is known for \'The Calling of Saint Matthew\'.' }, 'encodingType':'UTF8' }"
次のようなレスポンスが表示されます。
{ "entities": [ { "name": "Michelangelo Caravaggio", "type": "PERSON", "metadata": { "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Caravaggio", "mid": "/m/020bg" }, "salience": 0.83047235, "mentions": [ { "text": { "content": "Michelangelo Caravaggio", "beginOffset": 0 }, "type": "PROPER" }, { "text": { "content": "painter", "beginOffset": 33 }, "type": "COMMON" } ] }, { "name": "Italian", "type": "LOCATION", "metadata": { "mid": "/m/03rjj", "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/Italy" }, "salience": 0.13870546, "mentions": [ { "text": { "content": "Italian", "beginOffset": 25 }, "type": "PROPER" } ] }, { "name": "The Calling of Saint Matthew", "type": "EVENT", "metadata": { "mid": "/m/085_p7", "wikipedia_url": "http://en.wikipedia.org/wiki/The_Calling_of_St_Matthew_(Caravaggio)" }, "salience": 0.030822212, "mentions": [ { "text": { "content": "The Calling of Saint Matthew", "beginOffset": 69 }, "type": "PROPER" } ] } ], "language": "en" }
クリーンアップ
- コンソールで [**リソースの管理**] ページに移動します。 Google Cloud
- プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
- ダイアログでプロジェクト ID を入力し、 [Shut down] をクリックしてプロジェクトを削除します。
次のステップ
Cloud Natural Language クライアント ライブラリで選択した言語の Natural Language API を使用します。
Natural Language API の基本を参照して、Natural Language API リクエストの作成とレスポンスの処理のコンセプトを確認します。
感情分析のチュートリアルを試し、サンプル アプリケーションに目を通します。